(57)【要約】【課題】  本発明は病名、キーワードを入力することでリハビリテーションの経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算するシステムおよびプログラムを提供する。【解決手段】  リハビリテーション解析プログラムと、該プログラムが作動する動作コンピューターと、該動作コンピューターへの入出力端末と、リハビリテーションデータベースと、キーワードデータベースを備え、前記リハビリテーション解析プログラムが入力された条件に応じて、前記各データベースから読み込み、その数値をもとに経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
リハビリテーション経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算するシステムであって、リハビリテーション解析プログラムと、該プログラムが作動する動作コンピューターと、該動作コンピューターへの入出力端末と、リハビリテーションデータベースと、キーワードデータベースを備え、前記リハビリテーション解析プログラム前記リハビリテーション解析プログラムが入力された条件に応じて、前記各データベースから読み込み、その数値をもとに経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算させることを特徴とするシステム。
【請求項２】
リハビリテーション経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算するプログラムであって、該プログラムが作動する動作コンピューターと、該動作コンピューターへの入出力端末と、リハビリテーションデータベースと、キーワードデータベースを備え、前記リハビリテーション解析プログラム前記リハビリテーション解析プログラムが入力された条件に応じて、前記各データベースから読み込み、その数値をもとに経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、リハビリテーションの経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算するシステムおよびプログラムに係り、特に条件の変化に応じて経過予後を予測することができるリハビリテーション解析システムおよびリハビリテーション解析プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  従来、リハビリテーションの経過予後を予測することができるシステムおよびプログラムは存在していない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】  解決しようとする問題点は、リハビリテーションの経過予後は、様々な要因で影響されるため予測困難とされていた点である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】  本発明の目的は、リハビリテーションの経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算するシステムおよびプログラムを提供することである。【０００５】  前記目的を達成するために本発明は、請求項１記載の発明は、リハビリテーション経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算するシステムであって、リハビリテーション解析プログラムと、該プログラムが作動する動作コンピューターと、該動作コンピューターへの入出力端末と、リハビリテーションデータベースと、キーワードデータベースを備え、前記リハビリテーション解析プログラム前記リハビリテーション解析プログラムが入力された条件に応じて、前記各データベースから読み込み、その数値をもとに経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算させることを特徴とする。【０００６】  請求項２記載の発明は、リハビリテーション経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算するプログラムであって、該プログラムが作動する動作コンピューターと、該動作コンピューターへの入出力端末と、リハビリテーションデータベースと、キーワードデータベースを備え、前記リハビリテーション解析プログラム前記リハビリテーション解析プログラムが入力された条件に応じて、前記各データベースから読み込み、その数値をもとに経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】  請求項１記載および請求項２記載の発明は、、リハビリテーション経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算するシステムであって、リハビリテーション解析プログラムと、該プログラムが作動する動作コンピューターと、該動作コンピューターへの入出力端末と、リハビリテーションデータベースと、キーワードデータベースを備え、前記リハビリテーション解析プログラム前記リハビリテーション解析プログラムが入力された条件に応じて、前記各データベースから読み込み、その数値をもとに経過予後及び経過を影響する要因の個数、影響の程度を計算させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】  本発明のシステムの全体構成図である。
【図２】  リハビリテーションＤＢ１０４の作成過程である。
【図３】  キーワードＤＢ１０５の作成過程である。
【図４】  リハビリテーションＤＢ１０４から病名およびキーワードの有無による振り分け過程である。
【図５】  入院時Ｂａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ（ＢＩ）による振り分けと表示およびｔ検定の過程である。
【図６】  リハビリテーション解析プログラム１０３の画面の例である。
【図７】  リハビリテーション経過を影響する要因（キーワード）の個数、影響の程度（ＡＤＬ（日常生活動作）改善率）の例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】  以下、本発明によるリハビリテーション解析システムおよびリハビリテーション解析方法およびリハビリテーション解析プログラムの一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
【０００１０】  本発明の一実施形態によるリハビリテーション解析システムの基本構成は、例えば図１に示すごとく、リハビリテーション解析プログラム１０３と、該プログラムが作動する動作コンピューター１０２と、該コンピューターへの入出力手段である入出力端末１０１と、プリントアウト手段であるプリンター１０６と、リハビリテーションデータベース１０４（以下、データベースをＤＢと略す。）と、キーワードＤＢ１０５からなる。
【００１１】  リハビリテーション解析プログラム１０３は公知のプログラム言語で作成しても良いが、汎用表計算ソフトでも作成することができる。
また、各データベースも汎用表計算ソフトを利用して構築することもできる。
【００１２】以下、各データベースの実施形態について説明する。
【００１３】  リハビリテーションＤＢ１０４は、図２に示すごとく入院時Ｂａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ（ＢＩ）（Ｂａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘは、日常生活活動指数の１つでありＢａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ以外の日常生活活動指数でも良い。）と現在のＢａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ（ＢＩ）、病名、報告日、入院日、退院日およびリハビリテーションの状況などからなる。
【００１４】キーワードＤＢ１０５は、図３に示すごとく自由記述のリハビリテーションの経過報告のリハビリテーションの現状（自由記述方式）から抽出された単語の誤字、脱字を修正されたキーワードからなる。
【００１５】リハビリテーション解析プログラム１０３の画面は、図６に示すごとく、「病名」は病名を入力する部位である。キーワード▲１▼からキーワード▲５▼はキーワードを入力する部位である。
【００１６】さらに、リハビリテーション解析プログラム１０３の画面は、図６に示すごとく、左上の「解析」ボタンは、リハビリテーション解析プログラムを動作開始させるボタンである。
【００１７】ユーザーはリハビリテーション解析プログラム１０３を起動し、次の項目を入力する。
１．「病名」：病名（病名以外の単語でも良い。）を入力する。
２．「キーワード▲１▼〜▲５▼」：キーワードを入力する。
３．「解析」ボタンをクリックする。
【００１８】  リハビリテーション解析プログラム１０３は次の計算を行う。
【００１９】  リハビリテーション解析プログラム１０３は、図４に示すごとく、入力された病名（病名以外の単語でも良い。）についてリハビリテーションＤＢ１０４を検索する。
【００２０】  次に、リハビリテーション解析プログラム１０３は、図４に示すごとく、入力されたキーワードの有無を判定する。
【００２１】  次に、リハビリテーション解析プログラム１０３は、図４に示すごとく、キーワードを含むグループ１０７とキーワードを含まないグループ１０８に分類する。
【００２２】  次に、リハビリテーション解析プログラム１０３は、図５に示すごとく、入院時のＢａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ（ＢＩ）で振り分けをする。
【００２３】  次に、リハビリテーション解析プログラム１０３は、図５に示すごとく、入院時Ｂａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ３５点（３５点は例であり、０点から１００点まで行う。）でキーワードを含むグループ１０９と入院時Ｂａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ３５点（３５点は例であり、０点から１００点まで行う。）でキーワードを含まないグループ１１０の２群間のｔ検定を行う。
【００２４】  次に、リハビリテーション解析プログラム１０３は、図５に示すごとく、入院時Ｂａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ３５点（３５点は例であり、０点から１００点まで行う。）でキーワードを含むグループ１０９と入院時Ｂａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ３５点（３５点は例であり、０点から１００点まで行う。）でキーワードを含まないグループ１１０について各ケースの入院期間と現在のＢａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ（ＢＩ）をリハビリテーションＤＢ１０４から検索し、入院期間を横軸、現在のＢａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ（ＢＩ）を縦軸にしてグラフ１１１を作成する。黒丸はグループ１０９、白丸はグループ１１０を表示している。
【００２５】  次に、リハビリテーション解析プログラム１０３は、図５に示すごとく、グループ１０９、グループ１１０についてそれぞれ入院期間と現在のＢａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ（ＢＩ）の相関関係を最小二乗法で計算し日常生活動作改善率とする。グラフ１１１ではグループ１０９の近似直線を実線で、グループ１１０の近似直線を破線で表示している。
【００２６】  次に、図７に示すごとく、キーワードＤＢ１０５からキーワードを自動的にリハビリテーション解析プログラム１０３に入力することによりキーワードの有無の２群間のｔ検定を計算し危険率０．０５未満のキーワードを選ぶことにより、統計的に有意な差を持つキーワードが抽出される。ここで抽出されたキーワードがリハビリテーションの経過を影響する因子と言える。また、その影響の程度についてはＡＤＬ改善率により算出される。
【００２７】  図７の下の表は実施例である。ＫＷ（−）ＡＤＬ改善率（ＢＩ／日）は、キーワードを含まない症例のＡＤＬ（日常生活動作）改善率をＢａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ／日で表している。ＫＷ（＋）ＡＤＬ改善率（ＢＩ／日）は、キーワードを含む症例のＡＤＬ改善率をＢａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ／日で表している。２群間のｔ検定を施行し０．０５未満が選択されている。症例数は１つの入院期間を１として計算している。統計的に確からしさを高めるために症例数は５例以上に選択してある。ＡＤＬ改善率差＝ＫＷ（＋）ＡＤＬ改善率（ＢＩ／日）−ＫＷ（−）ＡＤＬ改善率（ＢＩ／日）。改善率差が低値から昇順に並べた。
【産業上の利用可能性】  医療分野においてリハビリテーションの経過予後および経過を影響する因子の解析は、医療の質、効率の改善に有用である。
【符号の説明】  １０１  入出力端末
１０２  動作コンピューター
１０３  リハビリテーション解析プログラム
１０４  リハビリテーションＤＢ
１０５  キーワードＤＢ
１０６  プリンター
１０７  キーワードを含むグループ
１０８  キーワードを含まないグループ
１０９  入院時Ｂａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ３５点でキーワードを含むグループ
１１０  入院時Ｂａｒｔｈｅｌ  ｉｎｄｅｘ３５点でキーワードを含まないグループ
１１１  リハビリテーション経過のグラフ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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